アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせてシステム全体のパフォーマンスと予測力を向上させる機械学習手法です。アンサンブル学習の背後にある基本的な考え方は、複数のモデルの予測を集約することで、結果として得られるモデルが、多くの場合、関連する個々のモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮できるということです。
アンサンブル学習にはいくつかの異なるアプローチがあり、最も一般的な 2 つはバギングとブースティングです。バギング (ブートストラップ集計の略) には、トレーニング データの異なるサブセットで同じモデルの複数のインスタンスをトレーニングし、それらの予測を組み合わせることが含まれます。これは、オーバーフィッティングを軽減し、モデルの安定性と精度を向上させるのに役立ちます。
一方、ブースティングは一連のモデルをトレーニングすることによって機能します。後続の各モデルは、前のモデルによって誤分類された例に焦点を当てます。トレーニング サンプルの重みを繰り返し調整することで、ブースティングにより一連の弱分類器から強力な分類器を作成できます。
ランダム フォレストは、バギングを使用して複数のデシジョン ツリーを組み合わせる、一般的なアンサンブル学習方法です。各ツリーは特徴のランダムなサブセットでトレーニングされ、最終的な予測はすべてのツリーの予測を平均することによって行われます。ランダム フォレストは、高い精度と過学習に対する堅牢性で知られています。
もう 1 つの一般的なアンサンブル学習手法は勾配ブースティングです。これは、複数の弱学習器 (通常はデシジョン ツリー) を組み合わせて、強力な予測モデルを作成します。勾配ブースティングは、各新しいモデルを以前のモデルによって生じた残差誤差に適合させることで機能し、反復ごとに誤差を徐々に減らします。
アンサンブル学習は、分類、回帰、異常検出などのさまざまな機械学習アプリケーションで広く使用されています。複数のモデルの多様性を活用することにより、アンサンブル手法は多くの場合、個々のモデルよりも優れた一般化と堅牢性を実現できます。
アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせて予測パフォーマンスを向上させる機械学習の強力な手法です。さまざまなモデルの長所を活用し、それぞれの弱点を軽減することで、アンサンブル手法はさまざまなアプリケーションでより高い精度と堅牢性を実現できます。
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